por Kiko Ramos | Feb 25, 2025 | Noticias
La Sociedad Europea de Oncología Médica (ESMO, por sus siglas en inglés) es una organización profesional multidisciplinar que promueve la investigación, la educación y la colaboración internacional en el tratamiento del cáncer en Europa y a nivel mundial. Fundada en 1975, reúne a médicos, investigadores y profesionales de la salud que se encargan de implementar estrategias innovadoras y desarrollar avances médicos en el área de oncología.
¿Cuáles son los últimos avances que se han logrado en oncología en el último año? En el siguiente artículo, analizamos la importancia que tiene ESMO en medicina y las investigaciones más destacadas en el tratamiento del cáncer.
El papel de ESMO en medicina
ESMO tiene un papel clave en la investigación oncológica a nivel mundial. Entre sus funciones principales, apoya la investigación de nuevas terapias, el desarrollo de una medicina personalizada y el empleo de la inteligencia artificial en la detección del cáncer y en el área de diagnóstico por imágenes. Se encarga de la creación de diversas directrices clínicas para promover la educación médica y la investigación de tratamientos oncológicos innovadores.
Para ello, organiza congresos, cursos y publicaciones científicas para actualizar a los profesionales y especialistas sobre las últimas tendencias en tratamientos oncológicos. A su vez, también elabora guías y protocolos internacionales para el diagnóstico y el tratamiento del cáncer, que son aplicados en hospitales y centros médicos en todo el mundo. En concreto, su labor en este ámbito ha permitido lograr múltiples avances:
- Crear e implementar tratamientos más seguros y eficaces.
- Fomentar la prevención mediante un diagnóstico precoz del cáncer.
- Impulsar un acceso equitativo a la atención oncológica.
- Mejorar la calidad de vida de millones de pacientes.
4 nuevos avances en oncología presentados por ESMO
De forma anual, ESMO organiza uno de los congresos de oncología más importantes del mundo: el Congreso de la Sociedad Europea de Oncología Médica ESMO. En él, se reúnen tanto investigadores como profesionales y líderes mundiales del área de oncología para presentar los últimos descubrimientos en terapias oncológicas, estrategias de prevención e innovaciones tecnológicas en medicina.
El último evento tuvo lugar en Barcelona, del 13 al 17 de septiembre de 2024, donde se pudieron analizar los últimos avances en el tratamiento del cáncer. A continuación, abordamos cuáles fueron las novedades:
1. Nuevos estudios en inmunoterapia
Hace tan solo 15 años, el pronóstico de un paciente con un melanoma metastásico era muy limitado. No había forma de frenar la progresión del cáncer de piel y su esperanza de vida era inferior a seis meses. Sin embargo, a principio de la década pasada, se lograron grandes avances con el desarrollo de la inmunoterapia.
¿En qué consiste la inmunoterapia? Es una técnica que se basa en la estimulación de las propias defensas del organismo para lograr eliminar las células malignas presentes. Hoy en día, los estudios de inmunoterapia han conseguido que la supervivencia de una persona con esta misma enfermedad ascienda a los 10 años. Sus favorables resultados permitieron que se expandiera en otros tumores y, actualmente, también se emplea en algunos tipos de cáncer de pulmón, vejiga y mama.
Una década después, se ha convertido en un abordaje terapéutico fundamental que sigue en continuo desarrollo e investigación. Durante el congreso de ESMO, se presentó un estudio donde se mostraba el impacto de la inmunoterapia a largo plazo. En la publicación, se exponía que la mitad de los pacientes con melanoma metastásico que habían sido tratados con inmunoterapia sobreviven sin cáncer hasta 10 años después.
Otra de las investigaciones que se presentaron en el congreso fue que este tipo de fármacos eleva la supervivencia del cáncer de mama más agresivo: el triple negativo.
2. Quimioterapia inteligente de precisión
Una de las grandes novedades que se abordaron en el congreso ESMO 2024 es el desarrollo de fármacos ADC, que combinan un anticuerpo monoclonal con agentes citotóxicos. Estos medicamentos permiten dirigir la quimioterapia directamente a las células tumorales, lo que incrementa la eficacia y reduce los efectos secundarios.
Actualmente, la quimioterapia inteligente, de mayor precisión, es uno de los avances más destacados en el tratamiento oncológico y en la cura del cáncer. El empleo de fármacos ADC representa una de las soluciones más prometedoras a la hora de tratar diferentes tipos de tumores, aplicando dosis de quimioterapia más bajas y con una menor toxicidad.
3. Inteligencia Artificial aplicada a oncología
La inteligencia artificial (IA) está revolucionando la oncología, desde la predicción de respuestas a tratamientos hasta la detección de alteraciones genéticas que son invisibles al ojo humano. La IA en medicina facilita la realización de análisis médicos más rápidos y precisos, mejorando la personalización de las terapias y optimizando los resultados clínicos.
4. Radioterapia más corta y eficaz en el tratamiento del cáncer de mama
Según un estudio presentado en el congreso anual ESMO, un protocolo de radioterapia más breve resulta eficaz en mujeres que sufren cáncer de mama. Durante la investigación clínica, se evaluó a 1.265 pacientes y se compararon los efectos de una radioterapia estándar de cinco semanas con un nuevo esquema, denominado como “hiperfraccionado”. Este protocolo consistía en reducir el tratamiento a tres semanas y aumentar la dosis de irradiación progresivamente en cada sesión.
Actualmente, se había estudiado que la efectividad de una radioterapia más corta era la misma en el caso de un tumor localizado, pero aún no se había analizado en mujeres con cáncer de mama ganglionar, que representa el 30% de los cánceres de mama. Al aumentar las dosis de las sesiones, se temía un aumento de los efectos secundarios, pero los resultados del estudio de la terapia fraccionada indican que se incrementan las tasas de supervivencia global, sin que existan recaídas y metástasis.
De este modo, la futura aplicación de radioterapias más breves en los casos de cáncer de mama ganglionar ayudará a reducir la carga del tratamiento e incrementar su eficiencia.
En conclusión
Estos avances y desafíos presentados en el congreso ESMO 2024 reflejan el dinamismo y los avances en el área de oncología y en el tratamiento del cáncer. Para ello, tienen una gran importancia la investigación y la adaptación de las prácticas clínicas para mejorar los resultados y los pronósticos de los pacientes.
Kiko Ramos
CEO de 4D Médica. Experto en comercialización y distribución de equipamiento médico.
por Kiko Ramos | Feb 19, 2025 | Curiosidades
El descubrimiento de los rayos X fue uno de los avances científicos más importantes en la historia. El autor de este hallazgo fue el físico Wilhem Conrad Röntgen, quien descubrió esta técnica de forma accidental en su laboratorio en 1895. Con el paso de los años, se convirtió en una herramienta fundamental en el campo de la medicina, la industria y la seguridad. Las máquinas de rayos X antiguas supusieron una revolución en el sector sanitario, concretamente en el área del diagnóstico por imágenes. Pero, ¿cuál es el origen de esta técnica médica y cómo surgieron las primeras máquinas de rayos X?
Descubrimiento de los rayos X
Los rayos X fueron descubiertos el 8 de noviembre de 1895 por el físico Wilhelm Conrad Röntgen, en Hamburgo, Alemania. Tras sus estudios de ingeniería médica, se introdujo en el mundo de la física y obtuvo sus primeros hallazgos mientras estudiaba el poder de la penetración de los rayos catódicos.
A lo largo de su investigación, identificó que una pantalla fluorescente cercana emitía un resplandor, a pesar de que había objetos sólidos entre la fuente de radiación y la pantalla. Este fenómeno indicaba que una nueva forma de radiación, invisible al ojo humano, era capaz de atravesar objetos opacos y proyectar su imagen en una superficie. Röntgen lo denominó “rayos X”, utilizando la letra “X” para indicar que se trataba de un fenómeno desconocido.
¿Cómo se creó la primera radiografía?
Röntgen, con la ayuda de su esposa, Anna Bertha Ludwig, descubrió que al sostener un aro de plomo podía ver los huesos de la mano de su esposa junto con su anillo de boda. El físico decidió imprimir la imagen y, para ello, le pidió a su esposa que colocara su mano izquierda sobre una placa de metal para poder fotografiarla, dando lugar a la primera radiografía.
Hallazgo e inicio de la práctica radiológica
En enero de 1896, Röntgen publicó su descubrimiento en el artículo “Sobre una nueva clase de rayos”. Pocas semanas después, la noticia se difundió rápidamente por todo el mundo y, ese mismo año, las primeras aplicaciones médicas comenzaron a desarrollarse.
Este descubrimiento revolucionó la medicina y le otorgó a Röntgen el primer premio Nobel de Física en 1901, siendo el primer galardonado en la historia de estos premios. A lo largo de la historia, varios médicos aplicaron la radiación de los rayos X para tratar afecciones dermatológicas y algunos tipos de cáncer, como el de células basales, cáncer de útero y leucemia.
No obstante, el primer médico radiólogo que investigó sobre su aplicación y el desarrollo de la práctica radiológica fue Albers-Schönberg. El autor realizó la primera publicación sobre radiología a nivel mundial, titulada “El progreso sobre las áreas de los rayos X”. Posteriormente, empezaron a desarrollarse las primeras máquinas de rayos X.
Las máquinas de rayos X antiguas: Origen, componentes y características
Actualmente, los rayos X representan una de las tecnologías de diagnóstico por imágenes más utilizadas. Las radiaciones electromagnéticas que generan los rayos X tienen la capacidad de atravesar la materia orgánica e impresionarla en una placa con material fotográfico. Posteriormente, generan imágenes médicas en tonos negros, grises y blancos de las estructuras internas del cuerpo humano, dando lugar a lo que se conoce como radiografía.
El empleo de esta tecnología permite diagnosticar múltiples enfermedades y lesiones, por lo que se utiliza en diferentes técnicas y equipamientos médicos, tanto de forma íntegra como en combinación con técnicas nucleares. Desde la radiografía convencional, la tomografía computarizada o TAC, la mamografía, la fluoroscopia y la angiografía hasta la densimetría ósea.
Las primeras máquinas de rayos X antiguas estaban basadas en el tubo de Crookes, un dispositivo de vidrio al vacío que generaba electrones a partir de una corriente eléctrica. Estos electrones chocaban contra un material metálico, produciendo los rayos X, que podían atravesar tejidos blandos y proyectar una imagen de los huesos sobre una placa fotográfica.
Componentes de las máquinas de rayos X antiguas
Las máquinas de rayos X antiguas estaban formadas por una serie de componentes esenciales que permitían la generación y captura de las imágenes. A diferencia de los equipos modernos, los primeros dispositivos eran rudimentarios y carecían de medidas de seguridad, lo que implicaba ciertos riesgos, tanto para los operadores como para los pacientes.
- Tubo de Crookes: Funcionaban mediante un tubo de vacío con electrodos que generaban rayos X al impactar contra un material metálico. Para ello, utilizaban descargas eléctricas en gases de baja presión.
- Fuente de alta tensión: Este elemento era necesario para acelerar los electrones en el tubo de vacío.
- Pantalla fluorescente o placa fotográfica: Se encargaba de capturar la imagen proyectada por los rayos X.
- Sistema de exposición manual: No existía control automático del tiempo de exposición, lo que generaba una serie de riesgos.
Características de las máquinas de rayos X antiguas
Además de sus componentes, las primeras máquinas de rayos X tenían varias características que las diferenciaban de los equipos actuales:
- Estructura voluminosa y frágil: Eran equipos grandes y pesados, con componentes de vidrio que podían romperse fácilmente.
- Exposición prolongada a la radiación: Para obtener una imagen nítida, los pacientes debían permanecer inmóviles hasta 30 minutos, lo que aumentaba su exposición a la radiación.
- Ausencia de medidas de seguridad: No se utilizaban barreras de plomo ni protección para los operadores o pacientes, ya que en esa época no se conocían los efectos dañinos de la radiación.
- Imágenes de baja calidad: Las primeras radiografías eran borrosas y con poco contraste, lo que dificultaba la interpretación médica.
Evolución de las máquinas de rayos X
A medida que se comprendieron los riesgos de la radiación, se introdujeron mejoras en la tecnología de rayos X:
- 1913 – Tubo de Coolidge: Se desarrolló un nuevo tubo de rayos X más seguro y eficiente, permitiendo mejores imágenes con menos exposición.
- 1920-1930 – Protección con plomo: Se implementaron delantales de plomo y barreras protectoras para reducir la exposición a la radiación.
- 1970 – Radiografía digital: Permitió obtener imágenes de mayor calidad con tiempos de exposición reducidos.
- Actualidad – Tecnología avanzada: Hoy en día, existen sistemas como la tomografía computarizada (TAC), la fluoroscopia y la mamografía digital, que ofrecen imágenes de alta precisión con mínimas dosis de radiación.
Riesgos y limitaciones de las primeras máquinas de rayos X
Aunque las máquinas de rayos X representaban un gran avance, también reunían un conjunto de limitaciones y peligros:
- Altos niveles de radiación: Al no existir control sobre la dosis, los operadores sufrían quemaduras y otros efectos nocivos tras exposiciones repetidas.
- Quemaduras y enfermedades: La exposición prolongada podía provocar lesiones en la piel, caída del cabello e incluso enfermedades graves.
- Falta de precisión: Las imágenes eran de baja resolución, lo que dificultaba diagnósticos exactos.
- Uso sin regulación: En los primeros años, no había normativas sobre el uso de los rayos X, lo que provocó accidentes y problemas de salud.
Las máquinas de rayos X antiguas fueron un hito en la historia de la medicina, pero su empleo sin regulación y su alto nivel de radiación representaban riesgos importantes. Hoy en día, los rayos X siguen siendo una herramienta esencial para el diagnóstico médico. No obstante, sus múltiples avances y el empleo de la tecnología ha permitido crear equipos médicos modernos, seguros y mucho más eficientes para la detección de enfermedades y otras afecciones.
Kiko Ramos
CEO de 4D Médica. Experto en comercialización y distribución de equipamiento médico.
por Kiko Ramos | Feb 10, 2025 | Noticias
Cada año se diagnostican millones de casos de cáncer, siendo la segunda causa principal de muerte en el mundo. El término cáncer engloba a numerosas enfermedades que se caracterizan por el desarrollo de células anormales en el organismo, que se dividen, crecen y expanden sin control por cualquier parte del cuerpo. Abarca más de 200 tipos de cáncer, siendo los principales el cáncer de mama, de pulmón, de colón y recto (colorrectal), de próstata, de piel, de hígado, de páncreas, de cuello uterino, de estómago o de sangre (leucemia).
El 4 de febrero se conmemora el Día Mundial del Cáncer, donde la prevención y la detección temprana es un aspecto clave en la lucha contra la enfermedad. Un diagnóstico precoz puede salvar muchas vidas y, en este ámbito, el área de diagnóstico por imágenes tiene un papel esencial.
Mediante el uso de tecnologías avanzadas, como la tomografía computarizada (TAC), la resonancia magnética, la mamografía y otras técnicas de apoyo, es posible identificar anomalías antes de que se presenten síntomas o señales. A ello se suma la innovación médica y el empleo de la inteligencia artificial, que permite un diagnóstico mucho más preciso, personalizado y eficiente. Esto no solo mejora las tasas de éxito y supervivencia, sino que también facilita la realización de tratamientos menos agresivos y más efectivos.
Importancia del diagnóstico precoz del cáncer
El diagnóstico precoz del cáncer resulta una herramienta fundamental para detectar la enfermedad en sus etapas iniciales. Muchos tipos de cáncer son asintomáticos o presentan síntomas leves que pueden pasar desapercibidos. Sin embargo, cuando se detecta a tiempo, los tratamientos de cáncer suelen ser más efectivos y menos agresivos, por lo que las tasas de supervivencia aumentan notablemente.
Por ejemplo, en el caso del cáncer de mama, el índice de supervivencia a cinco años es superior al 90% cuando se detecta en una fase temprana, mientras que en estadios avanzados las probabilidades de éxito se reducen drásticamente. Lo mismo ocurre con el cáncer de colon, próstata, pulmón y cuello uterino, entre otros.
¿Cuáles son las principales ventajas de un diagnóstico precoz?
- Mayor efectividad del tratamiento: Los tratamientos son más eficaces en fases tempranas, reduciendo la necesidad de procedimientos invasivos como cirugías agresivas o quimioterapias intensivas.
- Menor impacto en la calidad de vida: Detectar el cáncer al inicio puede permitir tratamientos menos agresivos y con menos efectos secundarios.
- Aumento de la tasa de supervivencia: En muchos casos, los pacientes que reciben un diagnóstico temprano tienen una esperanza de vida mucho mayor.
- Reducción de los costes sanitarios: Tratar el cáncer en fases avanzadas es más costoso y complejo. En cambio, la detección temprana permite intervenciones más simples y económicas.
Diagnóstico por imágenes: Beneficios en la detección del cáncer
El área de diagnóstico por imágenes permite observar el interior del cuerpo de forma no invasiva mediante el uso de diferentes tecnologías, herramientas y equipamientos médicos especializados. Esto es crucial en la detección del cáncer, ya que facilita la identificación de anomalías en órganos y tejidos. Los principales beneficios del diagnóstico por imágenes en la detección precoz del cáncer incluyen:
Detección temprana de tumores antes de que se manifiesten clínicamente
Uno de los mayores beneficios del diagnóstico por imágenes es su capacidad para detectar tumores en etapas iniciales, cuando aún no existen síntomas o señales que evidencien la presencia de tumores o irregularidades. De este modo, al comenzar el tratamiento de forma temprana, se incrementan sus tasas de éxito.
Evaluación precisa y reducción de procedimientos invasivos
Las imágenes médicas proporcionan una visualización detallada de los órganos y tejidos del cuerpo, lo que ayuda a los especialistas a diferenciar entre masas benignas y malignas. Con ello, se puede evaluar de forma precisa el tamaño, la ubicación y las características del tumor. A su vez, se reduce la necesidad de realizar procedimientos invasivos, como es el caso de las biopsias.
Monitorización de la evolución de la enfermedad y la respuesta al tratamiento
El diagnóstico por imágenes no solo se usa para detectar el cáncer, sino también para hacer un seguimiento de la respuesta de los pacientes al tratamiento. Para ello, las pruebas de resonancia magnética o la tomografía por emisión de positrones (PET) permiten evaluar si un tumor está respondiendo correctamente a tratamientos de quimioterapia, radioterapia o inmunoterapia. De este modo, se puede ajustar el tratamiento según las necesidades que tenga el paciente.
Mejora de la calidad de vida del paciente
Los estudios de imagen, al ser técnicas no invasivas, permiten detectar el cáncer sin procedimientos dolorosos ni largos periodos de recuperación. Esto mejora la experiencia del paciente y evita intervenciones innecesarias en muchos casos, mejorando su calidad de vida.
Principales técnicas de diagnóstico por imágenes para detectar el cáncer
Existen diferentes técnicas médicas en el área de diagnóstico por imágenes que tienen un papel clave en la detección de diferentes tipos de cáncer:
Mamografía
La mamografía es la técnica principal que se emplea en la detección temprana del cáncer de mama. Mediante un equipo de mamografía o mamógrafo, se pueden identificar tumores, microcalcificaciones y nódulos sospechosos antes de que sean palpables. Podemos diferenciar dos tipos de pruebas:
- Mamografías de exploración o detección: Se trata de una exploración que se usa en mujeres que no presentan signos o síntomas de cáncer de mama. Por tanto, es recomendable que las mujeres a partir de 40 años se realicen este tipo de mamografías como forma de prevención.
- Mamografías de diagnóstico: Se recurre a ella cuando una mujer presenta síntomas, como bultos, dolor, secreción o cambios en la piel del seno, o cuando se detecta una anomalía en una mamografía de exploración o detección.
Tomografía Computarizada (TAC)
La tomografía computariza, también conocida como TAC, es un procedimiento médico que utiliza los rayos X y el procesamiento digital para obtener imágenes detalladas de los órganos internos. Es fundamental en la detección de cáncer de pulmón, hígado, páncreas y colon.
Resonancia Magnética
En esta técnica, se emplea un campo magnético que genera unas ondas de radio que permite crear imágenes médicas detalladas de tejidos blandos. La resonancia magnética es especialmente útil en la detección de cáncer cerebral, de próstata y de mama, proporcionando una mayor precisión en la evaluación del tumor.
Ecografía
La ecografía es un procedimiento médico que usa las ondas de ultrasonido para examinar órganos y estructuras internas. Se trata de una herramienta clave en la detección del cáncer de tiroides, ovario y próstata, ya que permite visualizar masas anormales sin radiación.
Tomografía por Emisión de Positrones (PET)
La Tomografía por Emisión de Positrones o PET es una técnica que utiliza un trazador radiactivo para identificar células cancerosas activas. Se utiliza en la detección de metástasis y en la evaluación de la respuesta al tratamiento de pacientes oncológicos.
Colonoscopia con imágenes digitales
Permite detectar pólipos en el colon y recto que pueden evolucionar a cáncer. El uso de la colonoscopia en programas de cribado ha reducido significativamente la mortalidad por cáncer colorrectal.
El papel de la tecnología y la Inteligencia Artificial en un diagnóstico precoz
Los avances de la tecnología y el uso de la inteligencia artificial en el análisis de imágenes médicas están revolucionando la detección del cáncer. Las tecnologías basadas en IA pueden analizar mamografías, resonancias magnéticas y tomografías con gran precisión, lo que permite identificar patrones y anomalías antes de que los síntomas sean evidentes.
Los sistemas de inteligencia artificial en medicina utilizan algoritmos avanzados y modelos de aprendizaje automático para analizar imágenes médicas, historiales clínicos, datos genéticos y otras fuentes de información de los pacientes. El empleo de la IA en medicina mejora la precisión diagnóstica y la eficiencia en la atención médica y sanitaria, ya que se pueden analizar grandes volúmenes de datos de forma rápida y precisa. Por ello, se ha convertido en una herramienta clave para detectar enfermedades de forma temprana.
Principales ventajas de la IA en el diagnóstico del cáncer
- Agiliza la realización de estudios de diagnóstico por imagen y la interpretación de las imágenes médicas.
- Ofrece análisis más detallados y personalizados para cada paciente.
- Ayuda a reducir errores.
- Optimiza los tratamientos para que se ajusten a las necesidades de cada paciente.
- Mejora la atención sanitaria y hospitalaria.
En la lucha contra el cáncer, cada pequeño paso cuenta. La prevención, la detección precoz y el uso de la tecnología y la innovación médica son los elementos más importantes para avanzar en la investigación de la enfermedad y mejorar la calidad de vida de los pacientes.
Kiko Ramos
CEO de 4D Médica. Experto en comercialización y distribución de equipamiento médico.
por Kiko Ramos | Feb 5, 2025 | Noticias
Las últimas innovaciones en el sector veterinario han permitido mejorar la precisión y la eficiencia en el procesamiento de imágenes clínicas de rayos X en animales. Vieworks, una empresa especializada en soluciones de imagen médica e industrial, ha firmado una colaboración con la compañía SK Telecom para acelerar la expansión de soluciones integradas de diagnóstico veterinario.
A través de esta sinergia, Vieworks podrá integrar su software de procesamiento de imágenes “VXvue” con el servicio de asistencia diagnóstica por IA para mascotas “X Caliber”, desarrollado por SK Telecom. La colaboración fue firmada durante el Veterinary Meeting & Expo celebrado en Orlando, en Estados Unidos, el pasado 15 de enero. Supone una ampliación del desarrollo de asistentes de diagnóstico basados en inteligencia artificial (IA), lo que permite impulsar la innovación en la atención médica para mascotas.
¿Qué usos y funciones tienen las herramientas VXvue y X Caliber? A continuación, analizamos cada una de las herramientas y las ventajas de su integración en el área de diagnóstico por imágenes en veterinaria.
Software VXvue de Vieworks: Procesamiento avanzado de imágenes médicas
El software “VXvue”, desarrollado por Vieworks, es una plataforma avanzada de procesamiento de imágenes diseñada para mejorar la calidad y precisión de las imágenes médicas obtenidas a través de detectores de rayos X. Su uso se extiende tanto en el ámbito de la medicina humana como en el sector veterinario, proporcionando herramientas optimizadas para el análisis y diagnóstico.
Características principales de VXvue
- Procesamiento de imágenes de alta precisión: Mejora la claridad y el detalle de las imágenes clínicas mediante algoritmos avanzados.
- Interfaz intuitiva y fácil de usar: Permite a los profesionales médicos y veterinarios analizar imágenes con rapidez y eficiencia.
- Compatibilidad con distintos detectores de rayos X: Ofrece una integración flexible con equipos de imagen digital.
- Funciones personalizadas para distintos tipos de diagnóstico: Está adaptado al área de radiología humana y veterinaria, tanto en el área de pequeños animales y equinos.
Aplicaciones de VXvue en veterinaria
- Diagnóstico por imagen en mascotas: Proporciona la detección de enfermedades músculo-esqueléticas y torácicas en perros y gatos.
- Radiología equina: Permite obtener imágenes de alta resolución para evaluar huesos y tejidos blandos en caballos.
- Análisis en tiempo real: Ofrece un estudio detallado de las imágenes médicas generadas en computadoras y dispositivos móviles.
X Caliber de SK Telecom: Diagnóstico veterinario asistido por IA
Por su parte, la compañía SK Telecom lanzó en 2022 “X Caliber”, un avanzado sistema de diagnóstico por imagen asistido por inteligencia artificial (IA). Se trata de una herramienta que permite analizar imágenes de rayos X de perros y gatos en aproximadamente 15 segundos. Para ello, emplea tecnología en la nube para almacenar y registrar datos, lo que elimina la necesidad de instalar un servidor independiente. Su principal objetivo es proporcionar a los veterinarios una herramienta rápida y precisa para la detección temprana de enfermedades, mejorando la calidad del diagnóstico y optimizando la atención veterinaria.
Características de X Caliber
- Detección rápida de enfermedades: Identifica anomalías músculo-esqueléticas, torácicas y abdominales de perros y gatos en cuestión de segundos.
- Análisis basado en IA: Utiliza algoritmos avanzados entrenados con grandes volúmenes de datos veterinarios.
- Funcionamiento en la nube: Su implementación es fácil y rápida, ya que funciona en la nube. Por tanto, no requiere una infraestructura adicional en los centros sanitarios y clínicas.
- Interfaz intuitiva y accesible: Es compatible con diversos dispositivos y ello permite una revisión rápida del diagnóstico.
- Actualizaciones y mejoras constantes: Otro aspecto clave es que el empleo de la IA facilita la expansión del rango de enfermedades detectadas.
¿Cómo funciona X Caliber?
La herramienta X Caliber proporciona un diagnóstico rápido en unos sencillos pasos:
- Captura de imágenes: Mediante un detector de rayos X digital, se realiza la captura de la imagen médica de perros y gastos.
- Análisis con IA en la nube: La imagen se envía a la plataforma de X Caliber, donde es procesada por algoritmos de inteligencia artificial.
- Detección de anomalías en 15 segundos: El sistema analiza la imagen y proporciona resultados rápidos con indicaciones sobre posibles patologías.
- Visualización en cualquier dispositivo: Los veterinarios pueden revisar los resultados en ordenadores, tablets o smartphones sin necesidad de servidores adicionales.
Aplicaciones veterinarias de X Caliber
- Enfermedades músculo-esqueléticas en perros: Detecta problemas en huesos y articulaciones.
- Patologías torácicas en gatos: Identifica enfermedades pulmonares y cardíacas.
- Medición del tamaño del corazón (VHS): Permite un análisis preciso de enfermedades cardíacas.
- Detección de lesiones abdominales: Evalúa órganos internos para identificar posibles anomalías.
Ventajas de la integración de VXvue y X Caliber
El acuerdo de Viewoks con SK Telecom tiene el objetivo de lanzar una solución de imagen médica integrada que incluye el detector de rayos X, el software de adquisición de imágenes y el servicio de asistencia diagnóstica por IA. Al vincular ambas herramientas en un mismo dispositivo, será posible analizar imágenes clínicas de rayos X de perros y gatos, proporcionando hallazgos anormales para enfermedades músculo-esqueléticas y torácicas en tan solo 15 segundos.
El postprocesamiento de las imágenes, junto con información como la ubicación de la enfermedad y la probabilidad de la lesión, mejorará drásticamente la atención veterinaria. Actualmente, el alcance diagnóstico de la IA de X-Caliber se está expandiendo rápidamente para incluir 34 patologías caninas y 13 patologías felinas.
Diagnóstico de patologías en perros y gatos
| Especie |
Tipo de Patología |
Enfermedades |
| Perros |
Enfermedades músculo-esqueléticas (7) |
- Luxación rotuliana medial
- Subluxación
- Pérdida de almohadilla de grasa infra rotuliana
- Osteofito y entesófito
- Desviación del plano fascial
- Fracturas
- Agrandamiento de los ganglios linfáticos poplíteos
|
| Enfermedades torácicas (10) |
- Cardiomegalia generalizada
- Agrandamiento de la aurícula izquierda
- Patrón parenquimatoso difuso
- Patrón bronquial
- Patrón parenquimatoso craneoventral
- Patrón parenquimatoso caudodorsal
- Masa torácica
- Desplazamiento mediastínico
- Colapso traqueal
- Derrame pleural
|
| Enfermedades abdominales (16) |
- Dilatación gástrica
- Cuerpo Extraño Gástrico
- Dilatación del intestino delgado
- Colelitos/Hepatolitos
- Hepatomegalia
- Microhepatía
- Esplenomegalia
- Cálculos renales
- Cálculos de vejiga urinaria
- Cálculos uretrales
- Prostatomegalia
- Distensión uterina
- Disminución del detalle seroso
- Masa abdominal
- Masa de la pared abdominal
|
| Medición del tamaño del corazón (VHS) |
Sí |
| Gatos |
Enfermedades torácicas (5) |
- Agrandamiento de la aurícula izquierda
- Patrón parenquimatoso
- Patrón bronquial
- Masa mediastínica craneal
- Derrame pleural
|
| Enfermedades abdominales (7) |
- Cuerpo Extraño Gástrico
- Dilatación del intestino delgado
- Hepatomegalia
- Cálculos renales
- Cálculos de la vejiga urinaria
- Disminución del detalle seroso
- Derrame peritoneal
|
| Medición del tamaño del corazón (VHS) |
Sí |
Mediante esta colaboración, ambas empresas crearán sinergias y expandirán las ventas en el mercado global de atención médica para mascotas, que está experimentando un rápido crecimiento.
En 4D Médica, implementamos la IA de X Caliber en el área de veterinaria
Desde 4D Médica, apostamos por la innovación médica, la inteligencia artificial y los avances tecnológicos en el campo de la medicina humana y veterinaria. En el área de veterinaria, uno de nuestros últimos avances es la ampliación del software de panel de captura de nuestros detectores de captura directa de rayos X en veterinaria, donde incluiremos la IA de X Caliber.
Se trata de una extensión con IA que incluye actualizaciones dinámicas a las que se podrá acceder a través de membresía. De este modo, mediante el uso de la inteligencia artificial, se podrá obtener un diagnóstico preciso en tan solo 15 minutos de un total de 34 patologías en perros y de 13 patologías en gatos.
Además de la realización de un diagnóstico rápido y eficaz, el software IA también ofrecerá recomendaciones personalizadas para implementar el mejor tratamiento en función de la patología y el diagnóstico obtenido. Con ello, se podrá ahorrar tanto tiempo como recursos, optimizando al máximo la atención veterinaria y mejorando la calidad de vida de muchas mascotas.
Kiko Ramos
CEO de 4D Médica. Experto en comercialización y distribución de equipamiento médico.
por Kiko Ramos | Ene 24, 2025 | IA en medicina
El uso de la Inteligencia Artificial (IA) está transformando la atención médica en laboratorios, clínicas y hospitales. Mediante el uso de la tecnología, se puede mejorar la atención al paciente, optimizar los procesos de análisis de laboratorio y diagnóstico por imágenes, así como ofrecer una gestión hospitalaria más eficiente.
La inteligencia artificial utiliza diversos algoritmos que permiten llevar a cabo procesos de razonamiento de alta complejidad, automatizando muchas tareas y funciones. El empleo de la IA en medicina proporciona múltiples beneficios y tiene un papel clave en la implementación de métodos de prevención y diagnóstico de enfermedades, búsqueda de tratamientos novedosos y mejoras en el pronóstico de los pacientes.
En el siguiente artículo, exponemos cuál es el proceso para implementar soluciones de Inteligencia Artificial en laboratorios, clínicas y hospitales y las diferentes aplicaciones que existen en la actualidad.
Cómo implementar la IA en el análisis de laboratorio y hospitales
Antes de empezar a utilizar la inteligencia artificial en el entorno clínico, es importante tener una estrategia bien definida y estructurada que integre la tecnología junto con el correcto desarrollo del proceso. Estos son los principales pasos para implementar la IA de manera efectiva:
1. Definir los principales objetivos
El primer paso es establecer los objetivos que se quieren obtener con la integración de la IA en el centro sanitario. Entre ellos, podemos destacar:
- Reducción de los tiempos de diagnóstico.
- Personalizar tratamientos.
- Optimizar la gestión de recursos.
- Mejorar la experiencia y la atención al paciente.
Al establecer unas metas claras, se podrán aportar soluciones específicas utilizando la inteligencia artificial, lo que permitirá optimizar la gestión sanitaria y ahorrar tiempo y recursos.
2. Analizar las debilidades y necesidades
Una vez se hayan marcado los principales objetivos, es fundamental realizar un diagnóstico completo del laboratorio, clínica u hospital para analizar sus puntos débiles. En este análisis, se debe incluir la revisión de los flujos de trabajo actuales, la identificación de los principales problemas y las áreas que tienen una mayor carga administrativa o técnica.
Por otro lado, también es importante involucrar al personal médico, administrativo y técnico en este proceso, ya que sus experiencias diarias proporcionan una visión más precisa de las necesidades reales. Mediante un enfoque colaborativo, las soluciones de IA estarán alineadas con los retos específicos que tenga la organización.
3. Seleccionar las herramientas y soluciones de IA adecuadas
Posteriormente, se deben seleccionar las tecnologías de inteligencia artificial que mejor se adapten al área hospitalaria. Las herramientas de IA están revolucionando el sector sanitario, especialmente en hospitales y laboratorios, al mejorar la precisión en los diagnósticos, incrementar la eficiencia operativa y ofrecer una mejora atención sanitaria. En este proceso, es importante investigar las opciones disponibles en el mercado y trabajar con proveedores especializados en tecnología sanitaria.
4. Garantizar una correcta integración en el ecosistema sanitario
Para que la implementación de la IA sea exitosa, es crucial que las nuevas tecnologías se integren con los sistemas que se estaban utilizando anteriormente. Algunas de las herramientas que podemos destacar son los softwares de gestión hospitalaria y su vinculación con equipamientos médicos, así como el sistema RIS y el sistema PACS.
Uno de los aspectos esenciales para lograr una correcta integración es el concepto de interoperabilidad. Hace referencia a la importancia de que los sistemas sean compatibles y capaces de compartir información para que se pueda trabajar de manera coordinada y conjunta en los diferentes procesos. Por ello, antes de aplicar el uso de la inteligencia artificial, se debe revisar que los sistemas que se van a utilizar son compatibles entre ellos.
5. Capacitar al personal
Otro de los elementos a tener en cuenta es aportar una formación adecuada al personal que trabajará con estas tecnologías. Esto incluye tanto al personal médico como administrativo, ya que serán los encargados de gestionar las herramientas, interpretar los datos proporcionados por la IA y aprovecharlas al máximo en su día a día.
Además, se debe fomentar una cultura de confianza en la tecnología, destacando que la IA no va a reemplazar a los profesionales, sino que es una herramienta que complementa y mejora su trabajo. Con ello, se podrá asegurar una correcta transición hacia la aplicación de nuevos procesos e innovaciones.
6. Garantizar la seguridad y la privacidad de los datos
El manejo de datos médicos implica una gran responsabilidad en términos de seguridad y privacidad. La implementación de IA debe cumplir con las normativas locales e internacionales, como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) en Europa. De este modo, se podrá garantizar que la información de los pacientes está protegida en todo momento.
Entre las principales medidas, se incluye la correcta encriptación de datos, una autenticación de los usuarios y la anonimización de la información siempre que sea posible. Además, es crucial realizar auditorías regulares para identificar y corregir posibles vulnerabilidades en los sistemas.
7. Realizar una implementación de manera escalonada
Introducir la IA de forma gradual es una estrategia fundamental para minimizar las interrupciones en las operaciones diarias y facilitar la adaptación del personal. Se puede comenzar con un proyecto piloto en una unidad específica, como radiología, y evaluar su impacto antes de extender la implementación a otras áreas.
Durante esta fase, es importante recoger feedback del personal y ajustar las herramientas según sus necesidades y sugerencias. A través de este enfoque escalonado, se podrán realizar mejoras de forma progresiva y lograr una adecuada adopción de las nuevas herramientas de inteligencia artificial.
8. Monitorear y medir resultados
La implementación de la IA debe estar acompañada de un monitoreo continuo para garantizar que las soluciones estén cumpliendo con los objetivos establecidos. Esto implica definir indicadores clave de rendimiento (KPI), como la reducción en el tiempo de diagnóstico, el aumento en la eficiencia operativa o la mejora en la satisfacción del paciente. Evaluar regularmente estos resultados permitirá identificar áreas de mejora y ajustar las estrategias según sea necesario, aprovechando al máximo los beneficios que aporta la inteligencia artificial en el ámbito sanitario.
9. Promover la innovación continua
La implementación de la IA no es una acción aislada, sino un proceso continuo. La tecnología es un sector que está en constante evolución. Por ello, es importante conocer las nuevas herramientas y métodos en el área de la salud para poder aplicar futuras mejoras. Para garantizar que una institución médica apueste por la innovación y sea competitiva en su sector, se pueden impulsar diversas acciones. Entre ellas, podemos destacar:
- Fomentar una cultura de innovación entre el personal.
- Participar en programas de investigación.
- Colaborar con universidades o empresas tecnológicas.
- Implementar nuevas herramientas y métodos.
Soluciones de inteligencia artificial para análisis de laboratorio, clínicas y hospitales
Fuente || Freepik
¿Qué tipo de soluciones se pueden implementar para optimizar la gestión clínica y hospitalaria?
Software con inteligencia artificial
Mediante el uso de un software IA, en una misma plataforma se pueden almacenar las imágenes médicas generadas en los estudios de diagnóstico por imágenes, gestionar datos de pacientes en tiempo real, generar informes automatizados y realizar comparativas de estudios actuales con imágenes médicas anteriores.
Diagnóstico por imagen asistido por IA
Los equipos médicos actuales pueden integrar softwares de diagnóstico por imagen con IA. Estos sistemas emplean algoritmos avanzados que permiten identificar anomalías y enfermedades de forma temprana, mejorar la precisión diagnóstica y reducir el tiempo de análisis. Se pueden utilizar para diferentes tipos de equipos: desde rayos X, tomografías computarizadas o TAC, ecografías y mamografías hasta resonancias magnéticas.
Agentes virtuales para análisis de laboratorio y centros hospitalarios
Un agente virtual proporciona la automatización de diferentes tareas, por lo que se puede implementar en el sector sanitario para optimizar la gestión de centros médicos, clínicas y laboratorios. A través de una plataforma de inteligencia artificial como Serenity Star AI, se pueden implementar chatbots y asistentes virtuales que ofrecen soporte a los pacientes durante las 24 horas al día, mejorando la atención al cliente. Entre sus ventajas, destaca por proporcionar información instantánea sobre los servicios hospitalarios, resolver consultas de los pacientes, guiar al paciente en la búsqueda de especialistas y gestionar citas y otros trámites administrativos.
El uso de agentes virtuales también ofrece otras funciones muy útiles en la investigación y en la gestión hospitalaria. Permiten el análisis de datos médicos complejos con elevada precisión, lo que permite acelerar la realización de estudios médicos y desarrollar mejoras e innovaciones en ámbitos como la investigación y el análisis de laboratorio.
Automatización de procesos en laboratorios
Existen sistemas de IA que permiten automatizar muchas funciones en los procesos de análisis de laboratorio. Desde la realización y análisis de pruebas clínicas hasta la gestión de inventarios y la implementación de mejoras en los controles de calidad. Su uso ayuda a reducir los errores humanos, incrementar la eficiencia operativa y reducir el tiempo procesamiento de los estudios.
Robots quirúrgicos asistidos por IA
En el campo de la cirugía, la IA y los sistemas robóticos están marcando un antes y un después. El empleo de robots quirúrgicos asistidos por IA, como Da Vinci, ayudan a realizar procedimientos más precisos y menos invasivos, disminuir el riesgo quirúrgico y reducir los tiempos de recuperación de los pacientes.
A su vez, otro de los avances más destacados en este ámbito es la creación de modelos de simulación quirúrgica para planificar, practicar y perfeccionar los procedimientos antes de realizarlos en la práctica clínica.
Avances en telemedicina: Uso de equipos médicos portátiles y que integran la IA
Entre las últimas innovaciones, podemos destacar el desarrollo de equipos médicos portátiles y que integran la IA. Su uso ofrece una monitorización continua de los pacientes fuera del entorno hospitalario, logrando grandes avances en telemedicina.
La telemedicina es una de las áreas más destacadas de la innovación médica, ya que permite asistir a personas con enfermedades crónicas de forma remota y llegar a regiones donde no disponen de todos los servicios médicos. De este modo, sin importar la ubicación del especialista, se pueden realizar diagnósticos rápidos y precisos.
Implementar la inteligencia artificial en laboratorios, clínicas y hospitales es un proceso que requiere planificación, colaboración y una visión estratégica. Desde la identificación de necesidades hasta el monitoreo de resultados, cada paso es crucial para garantizar que la IA se integre de manera efectiva y genere beneficios tangibles. Con una ejecución adecuada, la IA puede transformar la atención médica, mejorando la calidad del servicio, optimizando recursos y marcando el comienzo de una nueva era en la gestión de la salud.
Contacta con nosotros para implantar la IA en el entorno hospitalario.
Bibliografía
Castro Beltrán, J., Vivas Gamboa, R. C., & Caicedo, J. (2023). La inteligencia artificial en medicina: Una revisión narrativa sobre avances, aplicaciones y limitaciones.
Revista Médica de Risaralda, 29(2), 101–110. Recuperado de
https://ojs2.utp.edu.co/index.php/revistamedica/article/view/25606
Díez-Peña, E. (2023). La inteligencia artificial en medicina: presente y futuro. Revista Andaluza de Electrónica y Robótica Médica, 8(4), 30–37. Recuperado de https://www.rade.es/imageslib/PUBLICACIONES/ARTICULOS/V8N4%20-%2012%20-%20CON%20-%20DIEZ_IA%20medicina.pdf
Martínez-González, L. (2023). Aplicaciones y desafíos de la inteligencia artificial en el sector médico. Revista de Medicina y Salud, 15(3), 45–55. Recuperado de https://remus.unison.mx/index.php/remus_unison/article/view/178
Kiko Ramos
CEO de 4D Médica. Experto en comercialización y distribución de equipamiento médico.
ES 
EN 
FR 